FFT para los espectrogramas en Python

Question

¿Cómo voy a ir sobre el uso de Python para leer los picos de frecuencia a partir de un archivo WAV PCM y luego ser capaz de generar una imagen de ella, para el análisis de espectrograma?

Estoy tratando de hacer un programa que le permite leer cualquier archivo de audio, la conversión a WAV PCM, y luego encontrar los picos y los puntos de corte de frecuencia.

Answer 1

biblioteca de onda de Python le permitirá importar el audio. Después de eso, puede usar numpy tomar una FFT de la de audio.

A continuación, matplotlib hace tablas y gráficos muy agradables -. Absolutamente comparables a MATLAB

Es viejo como suciedad, pero este artículo probablemente empezar en casi exactamente el problema que describes (artículo en Python, por supuesto).

Answer 2

Carga de archivos WAV es fácil usando Audiolab :

from audiolab import wavread
signal, fs, enc = wavread('test.wav')

o para leer cualquier formato de audio general y convertir a WAV:

from audiolab import Sndfile
sound_file = Sndfile('test.w64', 'r')
signal = wave_file.read_frames(wave_file.nframes)

El espectrograma se construye en PyLab:

from pylab import *
specgram(signal)

Específicamente, es parte de matplotlib . Aquí hay un ejemplo mejor.

Answer 3

from pylab import *
specgram(signal)

es el más fácil. También es muy útil en este contexto:

subplot

Sin embargo, se advirtió: Matplotlib es muy lento pero crea hermosas imágenes. No se debe utilizar para exigir la animación, menos aún cuando se trata de 3D

Answer 4

Si necesita convertir de formato PCM a números enteros, tendrá que utilizar struct.unpack.